He convertido mi método de investigación de inversiones en un motor de IA de research.

Ingresas un código y tarda 23 minutos en ejecutarse, usando 9 fuentes de datos y 25 herramientas. Pero lo importante no es la rapidez.

Lo importante es que, solo después de completar estas cuatro cosas, se atreve a hablar:

1｜Primero determina vida o muerte, no primero calcula el precio.
¿Esta crisis es temporal o permanente? ¿Fue un error por emociones o un deterioro estructural? Si no se supera esta etapa, la investigación se detiene en el acto.

2｜La valoración se da solo como rango, no como precio objetivo.
Más de una docena de métodos se cruzan: DCF, costo de reposición, percentiles históricos, DCF inverso. Un precio objetivo preciso hasta el decimal es falsa precisión; solo hablamos de “qué tan barato” está y en qué punto.

3｜Antes de sacar conclusiones, primero ataca a su propio criterio.
Con un red team adversarial, va golpeando uno por uno los números propios. Cualquier dato que pueda voltear la conclusión debe rastrearse hasta la divulgación original (SEC / HKEX); no se confía en reexplicaciones de segunda mano.

4｜Cada número debe poder rastrearse hasta su origen.
Un portón automático de verificación alinea cada número del informe con la evidencia original. Cada cifra que ves viene con su fuente. Si los datos son insuficientes, se dice claramente “datos escasos y poco fiables”, en lugar de inventar un número bonito.

Al final solo ofrece dos conclusiones: comprar, o vetar. No hay “mantener en observación”.

Y además debe indicar una línea de falsación: qué señal aparece, y entonces se revoca ese juicio. No produce órdenes de compra o venta.

Evalúa “barato” y “catalizadores”: la decisión es tuya. ¡Bienvenidos a criticar y debatir!